多普勒雷达晴空回波识别与应用
雷达微多普勒特征处理与应用
雷达微多普勒特征处理与应用一、概述雷达微多普勒特征处理是指对雷达回波信号中的多普勒效应进行处理，提取出其中的特征信息。
这些特征信息可以用于目标识别、目标跟踪、天气预报等方面。
本文将介绍雷达微多普勒特征处理的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的具体场景。
二、基本原理雷达回波信号中的多普勒效应是由于目标相对于雷达发射源或接收器运动而产生的频率偏移。
通过对回波信号进行频谱分析，可以得到目标相对于雷达的速度信息。
但是，由于天气等因素的影响，回波信号中可能存在大量杂波干扰，使得速度信息难以准确提取。
因此，需要对回波信号进行特征处理，提取出其中与速度相关的特征信息。
三、常用方法1. 傅里叶变换法：将时域信号转换为频域信号，通过分析频谱图来确定目标速度。
2. 匹配滤波法：利用已知目标反射率和雷达参数建立匹配滤波器，在接收到回波信号后与之进行卷积运算，得到匹配度最高的速度信息。
3. 相关法：将回波信号与一个已知速度的参考信号进行相关运算，得到相关系数最大的速度信息。
4. 频谱拟合法：将回波信号进行高阶谱分析，通过对频谱曲线进行拟合来确定目标速度。
四、应用场景1. 目标识别：利用雷达微多普勒特征处理技术可以提取出目标的运动特征，从而对目标进行识别和分类。
例如，在航空领域中，可以通过分析飞机的雷达回波信号来判断其机型和飞行状态。
2. 目标跟踪：在雷达跟踪系统中，利用微多普勒特征处理技术可以准确提取出目标的速度信息，并结合其他传感器数据进行目标跟踪和预测。
3. 天气预报：雷达微多普勒特征处理技术可以用于分析天气现象中的风场变化，从而提高天气预报的准确性。
例如，在台风监测中，可以通过分析台风眼壁区域的雷达回波信号来判断台风强度和移动路径。
4. 地质勘探：雷达微多普勒特征处理技术可以用于地质勘探中的岩层识别和地下水探测。
例如，在石油勘探中，可以通过分析地下油藏中的雷达回波信号来判断其含油性质和分布情况。
五、总结雷达微多普勒特征处理技术是一种重要的雷达信号处理方法，可以提取出目标运动特征并应用于目标识别、目标跟踪、天气预报等领域。
多普勒天气雷达原理与业务应用
多普勒天气雷达原理与业务应用摘要：多普勒雷达是世界上目前为止最先进的雷达，有“超级千里眼”之称。
相较于传统天气雷达，多普勒天气雷达能够监测到与地面垂直距离在8－12公里范围内的对流云层的产生和变化，能够判断云层的移动速度，对于天气的预报结果而言会极大的减小误差。
为了对天气进行精准预测，各类型的天气探测设备不断涌现，本文主要是对多普勒天气雷达的原理和应用范围进行简单分析。
关键词：多普勒天气雷达、原理、应用引言：随着科学技术的发展和社会的进步，人们对不可控事物的掌控欲望逐步增强。
天气的变化是影响人们劳作、改变人们生活规律的主要原因，以前天气的不可预测性使人们不能够根据天气进行合理的劳作安排。
因此人们开始向探测天气方面进行研究，多普勒天气雷达是目前为止最有效的天气探测设备。
其应用范围宽泛，探测效果优良。
天气雷达的工作原理和普通的雷达一样，通过定期向高空发射电磁脉冲，之后通过接收器接受被高空气象反射回来的电磁脉冲，并通过计算机进行处理和显示，达到探测天气的目的。
1842年，奥地利数学家多普勒在经过铁路交叉处时，发现了火车由远及近时汽笛声变响，反之亦然。
他对这种现象进行研究，研究表明这种现象时由于震源与观察者之间产生了相对运动。
后人为了纪念，将这种现象称之为多普勒现象。
二十世纪七十年代以来，多普勒效应被广泛用于武器火控和天气探测等方面。
多普勒天气雷达比一般天气雷达发射的电磁脉冲波长更短，并且能够在探测降雨位置、强弱基础上可以帮助分析天气的性质以及对流天气等[1]。
多普勒天气雷达的主要应用领域1.强对流天气的监测和预警强对流天气包括雷暴、雷暴大风、冰雹、暴雨和龙卷风等天气现象。
一般而言，强对流天气都是危险天气，对于人们的日常生活和社会生产会产生重大影响。
因此对于强对流天气的监测显得尤为重要，多普勒天气雷达对于研究强对流天气具有重要意义。
对于风暴的研究，不同的角度具有不同优劣性，从简单的二维回波区域到具备显示具有物理意义的三维虚拟体，为强对流天气的跟踪和提前预测展开了新的发展层面。
多普勒雷达在航空气象服务中的应用
多普勒雷达在航空气象服务中的应
用
多普勒雷达（Doppler radar）是一种高精度的雷达技术，
利用多普勒效应可以测量目标的相对速度。
在航空气象服务中，多普勒雷达可以被广泛应用于如下场景：
1. 检测和监测风切变
风切变是一种突然的气象现象，会导致飞机在飞行中的速度、高度、姿态等方面出现突然的变化，从而影响飞行安全。
多普勒雷达可以探测到风切变发生的地方，提前几分钟向飞行员提供警报和飞行建议，帮助他们避免危险。
2. 检测和监测降雨、雷暴等天气现象
多普勒雷达可以检测和监测降雨、雷暴等天气现象，提供更加精确的定量和定性预报结果。
在航空领域中，多普勒雷达可以协助飞行员选择更为安全的航路以及飞行高度，从而大幅降低事故风险。
3. 优化航班管理
多普勒雷达可以对大面积气象现象进行远程监测和跟踪，可以帮助航空公司进行航班管理和计划，并及时调整飞机航线和航速，避开天气不利区域，提高旅客舒适度和航班效率，降低航空公司的运营成本。
4. 参与空中交通管制
多普勒雷达可以在空中交通管制中发挥关键作用。
飞行员会根据多普勒雷达提供的气象信息选择更合适、更安全的航线和飞行高度，而管制人员则可以通过多普勒雷达提供的气象数据为飞行员提供降落和起飞时机的建议，以保障航班安全和准时性。
总之，多普勒雷达在航空气象服务中具有重要的应用意义。
它可以提供更加精准和知识的气象信息，为飞行员和管制人员提供详细的数据分析和预测，在保障航班安全、提高飞行效率和节约运营成本等方面发挥着重要的作用。
多普勒天气雷达技术在天气预报中的应用研究
多普勒天气雷达技术在天气预报中的应用研究天气预报一直是人们非常关注的话题，预报准确度越高，对人们的生产、生活、出行等方面的影响也就越大。
随着科技的发展，多普勒天气雷达技术被广泛应用于天气预报中，它的出现大大提高了天气预报的准确性，对社会的发展产生了积极的影响。
一、多普勒天气雷达的基本原理多普勒天气雷达是一种测量降雨信息的设备，它主要是以微波的特性来进行信号扫描，可以在室内通过电脑来进行分析。
它的基本原理是利用雷达波束的频率差异，来确定降水粒子的速度以及其运动方向。
当雷达波经过降雨粒子时，粒子所带有的速度会对雷达波的频差造成影响，从而使得雷达信号出现了“频移”。
二、多普勒天气雷达在天气预报中的应用在天气预报中多普勒天气雷达技术的应用，主要是用来分析和预测降雨的状况。
通过多普勒雷达技术，天气预报人员可以更准确地测量降雨强度、降雨率和降雨的时间等信息，并且可以及时掌握风向、风速和预计的强度。
同时，还可以通过雷达数据的分析，了解冰雹、飞沫、雾霾等特殊降水情况。
1.实时更新天气数据多普勒天气雷达的优势在于数据的实时更新，能够相对准确预报未来的天气情况。
在多普勒天气雷达的帮助下，气象专家和相关部门能够更加及时地掌握到天气情况的变化。
2.提高天气预报的准确性利用多普勒天气雷达技术，天气预报可以更加精准逼真。
天气预报人员可以对降水强度、降雨率、降雨时间以及降雨位置进行精准掌握，使得天气预报的准确度得到了大幅提高。
三、多普勒天气雷达技术在不同场合下的应用1.气象预警和预报通过多普勒天气雷达技术，我们不仅可以及时得知降水情况，还能对强雷暴、龙卷风等极端天气进行预警，有效避免了因恶劣天气带来的不利影响。
2.水利灾害预测多普勒天气雷达技术还可广泛应用于水利灾害预测中，如山洪、泥石流等。
通过精准测量降雨信息，可以及时发布预警信息避免灾害的发生。
3.农业生产多普勒天气雷达技术还被广泛应用于农业生产中，通过及时地获取降雨情况，可以为农民们提供更加精准的农业气象服务，帮助农民制定农业生产计划。
多普勒雷达原理
多普勒雷达原理多普勒雷达是一种利用多普勒效应进行目标探测与测速的雷达系统。
它基于多普勒效应的原理，通过测量目标相对于雷达的速度变化，实现对目标的探测和跟踪。
本文将介绍多普勒雷达的原理以及其在实际应用中的作用。
一、多普勒效应的基本原理多普勒效应是由奥地利物理学家克里斯托夫·多普勒于1842年发现的。
它描述的是当发射器和接收器相对于运动的目标靠近或远离时，频率会发生变化的现象。
在雷达系统中，这种频率变化可以用来确定目标运动的速度。
当雷达向目标发送电磁波时，如果目标与雷达靠近，接收器收到的回波会发生频率上升的变化。
反之，如果目标与雷达远离，则回波的频率会下降。
这种频率变化被称为多普勒频移，它与目标的速度成正比。
二、多普勒雷达的工作原理多普勒雷达的基本工作原理是利用多普勒效应测量目标的速度。
它通过发射器发送高频的电磁波，并接收目标回波的信号。
接收到的信号经过信号处理后，可以得到目标相对于雷达的速度信息。
具体而言，多普勒雷达系统包括一个发射器和一个接收器。
发射器发射高频的连续波或脉冲波，这些波在空间中以一定的速度传播。
当波与运动的目标相遇时，发生回波。
接收器接收到回波信号后，通过频率分析等方法，提取出其中的多普勒频移。
多普勒频移的大小与目标相对于雷达的速度成正比。
根据多普勒频移的大小可以确定目标的运动状态，包括向雷达靠近或远离以及速度大小等信息。
这些信息对于目标的跟踪、识别和定位非常重要。
三、多普勒雷达在实际应用中的作用多普勒雷达在许多领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 气象雷达：多普勒雷达被广泛用于天气预报中的降水预测和风暴跟踪。
通过测量降水物体的速度和方向，可以预测降水的类型和强度，并及时发出预警，保护人们的生命和财产安全。
2. 空中交通管制：多普勒雷达可以用于监测飞机的速度、航向和高度，为航空机构提供实时的飞行信息。
这些信息对于空中交通管制的安全和效率非常重要。
3. 汽车雷达：多普勒雷达广泛应用于汽车领域的自动驾驶和智能安全系统中。
多普勒雷达技术及其应用
多普勒雷达技术及其应用一、引言多普勒雷达技术是一种利用声波的回波来测量目标的速度的识别技术。
它已经被广泛应用于气象、交通、国防、环保、地震、钻探等领域。
本文将对多普勒雷达技术的原理、构成、应用进行系统介绍。
二、多普勒效应原理多普勒效应指的是一种物理现象，当发射器和接收器在相对运动时，回波的频率会因为目标的运动速度而发生变化。
这种现象被称为多普勒效应。
其实现原理在于目标的速度会改变回波的相位和频率，从而使回波波长发生变化。
三、多普勒雷达技术构成多普勒雷达技术主要包括发射机、天线、接收机、信号处理系统、控制系统等。
其中发射机和接收机都是由内部谐振器驱动，通过放大器进行功率放大，天线则负责将电磁波通过空气向目标传输和接收返回波信号。
信号处理系统则负责处理这些波信号的反射和散射。
控制系统则负责控制整个系统的运行，以及收集信息和进行处理和分析。
四、多普勒雷达技术应用利用多普勒雷达技术，可以对雷暴云的运动状态、内部结构、强度、水汽含量等进行预报和研究，对于气象行业来说，这种技术的应用十分重要。
多普勒雷达技术在气象预警、天气预报、暴雨监测等方面得到了广泛应用。
（二）航空领域在无人机、小型飞机、飞行器等航空器的航行和控制中，多普勒雷达技术可以提供精确的速度、风速、空气密度、高度等信息，以帮助飞行人员进行精细化的控制和管理。
多普勒雷达还可以被用来检测航空器的状况和维修需求。
（三）交通领域在交通领域，多普勒雷达可以帮助交通管理部门监测车辆的速度和密度，进行交通拥堵的预测和管理。
多普勒雷达系统还可以被集成到交通信号灯中，以帮助行人和汽车在道路上的方向和速度。
（四）国防领域在国防领域，多普勒雷达技术可以被用来进行侦察、监测、探测和指引导弹、炮弹、卫星等的轨道和目标。
多普勒雷达技术在常规和太空战争中都扮演着重要角色。
多普勒雷达技术还可以用来监测地震活动和地质灾害发生的位置和时间情况，以便对相关地区进行预防和应急处理。
该技术可以通过检测地下的地表运动，测得地震波的传播速度和传播方向，从而准确判断地震活动的强度和方向。
多普勒天气雷达：原理、应用与收获总结
多普勒天气雷达：原理、应用与收获总结以下是多普勒天气雷达原理与应用课程的总结：1.雷达基本原理与组成雷达是一种利用无线电波探测目标的电子设备。
它通过发射电磁波，并接收目标反射回来的电磁波，根据反射回来的电磁波的特性，推断出目标的位置、速度、形状等信息。
雷达主要由发射机、接收机、天线和显示器等组成。
发射机产生高频电磁波，并通过天线向空间发射。
当电磁波遇到目标时，它会被反射回来并被天线接收。
接收机接收到反射回来的电磁波后，对其进行处理和分析，以推断出目标的位置、速度、形状等信息。
2.多普勒天气雷达原理多普勒天气雷达是一种专门用于探测天气目标的雷达。
它利用多普勒效应原理，测量目标的速度和方向。
当雷达发射的电磁波遇到运动目标时，反射回来的电磁波的频率会发生变化。
多普勒天气雷达通过测量这种频率变化，可以推断出目标的速度和方向。
同时，根据反射回来的电磁波的振幅和相位等信息，还可以推断出目标的形状和大小。
3.多普勒天气雷达的应用多普勒天气雷达在气象领域有着广泛的应用。
它主要用于探测台风、暴雨、冰雹等恶劣天气，为气象预报和灾害预警提供重要依据。
此外，多普勒天气雷达还可以用于空气质量监测、气候变化研究、航空航天等领域。
4.课程收获与总结通过学习多普勒天气雷达原理与应用课程，我们了解了雷达的基本原理和组成，以及多普勒天气雷达的工作原理和应用。
我们学会了如何利用雷达数据分析和推断天气信息，并掌握了雷达在气象领域中的应用方法和技巧。
在本课程中，我们学习了很多有用的知识和技能，包括：雷达方程和散射截面、电磁波的传播特性、多普勒频移和速度估计、气象目标的识别和处理等。
这些知识和技能不仅可以帮助我们更好地理解雷达的工作原理和应用，还可以为我们的后续学习和工作打下坚实的基础。
总之，学习多普勒天气雷达原理与应用课程，不仅让我们深入了解了雷达的工作原理和应用，还提高了我们的数据处理和分析能力，为我们的后续学习和工作打下了坚实的基础。
多普勒雷达技术在航天领域的应用与研究
多普勒雷达技术在航天领域的应用与研究多普勒雷达技术是一种利用多普勒效应来实现目标检测的雷达系统。
多普勒效应是指当一个物体相对于观测者运动时，其发出的波长会发生变化，这种变化称为多普勒效应。
多普勒雷达技术可以通过检测目标与雷达之间的相对运动来确定目标的速度和方向，因此在航天领域具有广泛的应用和研究价值。
一、多普勒雷达技术在航天领域的应用1. 航天器轨道测量多普勒雷达技术可以用于测量航天器的轨道参数，如轨道高度、速度、轨道倾角等。
这些参数对于航天器的控制和导航至关重要，因此多普勒雷达技术在航天器的运行和控制中扮演着重要的角色。
2. 行星探测多普勒雷达技术可以用于行星探测任务中，通过检测目标与探测器之间的相对运动来确定目标的距离、速度和方向。
这些信息对于行星探测任务的执行和数据分析具有重要意义。
3. 太空垃圾监测随着人类在太空中的活动越来越频繁，太空垃圾也越来越多。
多普勒雷达技术可以用于太空垃圾的监测和跟踪，及时发现并避免太空垃圾对航天器和卫星的损害。
4. 卫星通信多普勒雷达技术可以用于卫星通信中，通过检测卫星与地面站之间的相对运动来确定信号传输的时间延迟和频率偏移，从而提高通信质量和可靠性。
二、多普勒雷达技术在航天领域的研究1. 多普勒雷达信号处理算法多普勒雷达信号处理算法是实现多普勒雷达技术的关键。
当前，研究人员正在不断探索和改进多普勒雷达信号处理算法，以提高其精度和可靠性。
2. 多普勒雷达系统设计与优化多普勒雷达系统的设计与优化是实现高精度目标检测和跟踪的关键。
当前，研究人员正在不断探索和改进多普勒雷达系统的设计与优化方法，以提高其性能和适应性。
3. 多普勒雷达技术与其他技术的融合多普勒雷达技术与其他技术的融合可以进一步提高其检测和跟踪精度。
当前，研究人员正在不断探索多普勒雷达技术与其他技术（如光学、红外、声学等）的融合方法，并取得了一定的进展。
综上所述，多普勒雷达技术在航天领域具有广泛的应用和研究价值。
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多普勒雷达晴空回波识别与应用冷亮;黄兴友;杨洪平;张思进【摘要】Based on the data quality control of Chinese new generation Doppler weather radar, an efficient method is proposed to recognize the clear air echoes according to the statistical results of radar data from April to September 2009 in Xuzhou, Jiangsu Province. Different recognition parameters for different radial distance (less than 25 km and between 25 and 200 km) are used to retain the clear air echoes, which can be used as nowcast reference, and remove other non-precipitation echoes such as super-refractive ground clutters. The velocity data of the recognized non-precipitate echo area can be employed to estimate atmospheric advection and prediction.%在现有多普勒天气雷达资料质量控制基础上,采用徐州雷达站2009年4月和9月雷达资料,统计并对比几种常见的降水回波与非降水回波特性,找出一种有效地识别晴空回波的方法.该方法在不同径向距离区间(小于25 km及25～200 km)采用不同的识别参数,能够较好地将非降水回波中对临近预报有用的晴空回波信息保留,而将其他非降水回波信息(地物回波、超折射回波等)剔除.依据该方法识别的晴空回波区域所对应Doppler速度可用于判别大气平流状况,从而为预报工作提供帮助.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2012(040)004【总页数】8页(P534-541)【关键词】多普勒天气雷达;非降水回波;晴空回波;识别【作者】冷亮;黄兴友;杨洪平;张思进【作者单位】中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074;南京信息工程大学大气物理学院,南京210044;中国气象局气象探测中心,北京100081;新西兰奥克兰大学大气物理实验室,新西兰【正文语种】中文天气雷达所探测到的回波不仅包括降水粒子后向散射产生的降水回波，还包括昆虫、鸟［1］以及大气折射梯度不均匀体（由湍流产生）、地物以及超折射条件下地物产生的非降水回波［2－3］。
在应用雷达估计降水中需要对雷达数据进行质量控制，将一些非降水回波去除，从而提高降水估计精度［4－5］。
目前的质量控制方法主要对强度图上非降水回波进行剔除，但与此同时会将一些对预报有用的气象回波也一并剔除，如由大气湍流产生的“晴空回波”。
这类回波对未来几小时降水的发生发展有一定的指示作用［6］，因此需要对该类回波建立一个识别模型，避免在质量控制的过程中被去除，为下一步使用软件自动识别该类型回波做基础。
目前已有的质量控制方法比较多，效果也各不相同。
Krajewski和 Vignal（2001年）［7］利用神经网络方法对体扫资料中超折射回波进行去除，可以较好地减少雷达估测降水结果和雨量计数据之间的偏差。
Mazur（2004年）［8］等使用神经网络质量控制方法（QCNN）对超折射回波进行剔除，可以有效地减小中气旋的误报率，但是由于质量控制方法对晴空回波以及层状云降水回波处理存在困难，不能进一步提高中气旋识别的准确性。
Steiner和Smith（2002年）［9］提出了一种新的质量控制方法。
该方法使用回波强度三维结构自动识别与去除非降水回波，依次使用回波垂直高度、空间变化率、垂直梯度3个判别参量进行判别。
该方法无论对单独出现的还是与降水回波混合在一起的超折射回波都有较好的去除效果。
另外，海浪回波也可以被剔除。
Tuttle等介绍了通过单个多普勒天气雷达探测到的晴空回波，利用TREC（Tracking Radar Echo by Correlation）方法来探测边界层水平风向风速［10］。
孙鸿娉（2007年）［6］等从非降水回波（不包括超折射回波）速度图的空间结构显示出冷暖平流、大尺度风向、风速辐合（散）等大气平流特征出发，论述了可以利用速度图来预报未来是否会发生强降水，为临近预报提供了一种新思路。
这种回波文献中［11－13］一般称之为晴空回波，但不包括昆虫、鸟等回波。
由于这种非降水回波对天气临近预报是有价值的，因此不能简单地将其去除，而是需要找出晴空回波等气象回波与其他超折射回波的特征差别，在质量控制过程中将其识别出来，然后观察其对应的速度回波特征，为临近预报提供帮助。
本文选用平原地区徐州雷达资料，这样可以保证所观测到的非降水回波受地物回波影响最小，得到的识别算法可以进一步加以改进再应用到非平原地区雷达资料中。
算法主要将晴空回波与超折射回波、降水回波区分开来。
超折射回波速度图上不能表现出大气风速信息，因此需要去除。
而晴空回波可以体现大气风速状况，因此在质量控制的过程中将其保留。
目前雷达数据质量控制方法主要集中在对回波强度进行处理［14］，效果较好的方法有基于模糊逻辑的雷达回波分类算法、基于水平和垂直回波结构的质量控制算法、基于神经网络的天气雷达数据质量控制方法。
3种类型的方法各有优缺点。
Kessinger等［15］于2003年采用模糊逻辑思想［16］提出一种雷达回波分类算法（REC）。
其基本思想是利用天气雷达的3个基数据（回波强度、径向速度和谱宽）作为输入，获取一系列的特征，经过模糊逻辑技术处理，形成3种产品，以对回波进行分类。
可以分别对超折射回波、降水回波、昆虫等晴空回波进行识别。
该算法用到的特征有回波强度局部均值（3×3回波点均值）、局部标准方差、纹理特征、反射率因子垂直差异（Vd ZDiff:vertical difference of the reflectivity）等。
选取这些特征作为输入给成员函数，成员函数是分段线性函数，将特征映射到0、1之间。
然后对这些成员函数的值加权平均，根据阈值（一般0.5）判断，从而得到回波的类型。
在一定条件下，该算法可以有效地对回波进行分类，去除AP （超折射回波）和GC（地物杂波）。
但是，当地物杂波与降水回波同时存在时，则很难进行准确的分类。
由于降水回波和非降水回波具有不同的水平和垂直回波结构，Steiner等［9］于2002年基于这个原理提出了一种新的质量控制算法。
该算法使用回波顶高（Echo Top）、回波库间变化率（SPINChange）、回波强度垂直梯度（Vert Grad）3个参数来综合判断。
该方法主要对超折射回波进行剔除，对于混合在降水回波内的超折射回波，去除后需要利用上层仰角进行填补。
但近距离第3仰角更好，因为第2仰角有时也存在超折射回波。
Zhang等［17］于2004年提出了一种基于同样的原理，使用水平回波强度结构（Td Bz）和垂直回波强度差（VDZ）2个参数来进行判别回波。
一般而言非降水回波Td Bz和VDZ比降水回波大。
经过大量体扫资料试验，表明该算法用于识别地物杂波、晴空下鸟群和昆虫回波等非降水回波是很成功的。
特别是该算法只使用回波强度数据，算法相对简单并且效率高，非常适合业务应用。
存在的问题主要在于远距离处的超折射回波难以与浅薄的降水回波区分开来。
Lakshmanan等［18］于2005年采用神经网络方法对雷达数据质量控制，该方法用到的判别参量较多。
大部分参量是在前人质量控制方法所用到的判别参量，如最低仰角和第2层仰角上回波点强度、速度、谱宽等局部均值、方差以及回波纹理特征、SPINChange、最低两仰角的垂直梯度。
另外还采用了以前质量控制没有用到的判别参量，如最强回波及其所在高度、不同阈值的回波顶高（0、5、10 d Bz）、回波强度权重（由不同高度回波值计算权重）平均值等。
试验表明，该方法能够较好地识别回波，但存在的最大问题是，由于需要计算的特征量很多，涉及3个基本产品的整个体扫数据，但不是每个点都可以计算所有的特征。
事实上，能够计算全部所需特征的点所占比例非常小。
对于如何处理特征不全的回波点，Lakshmanan等没有明确给出解决方法。
另外，计算这些特征也需要花费较长的时间，势必降低整个算法的效率，对后续的实时性要求较高的业务造成影响。
以上3种方法目的都是将非降水回波直接去除，与此同时晴空回波也会被误剔除，因此还需要改进判别方法，将晴空回波从非降水回波中识别出来。
综合以上各种质量控制方法优劣，考虑到业务应用时效性等限制，笔者认为在第2种方法基础上改进可以满足要求，选用一些其他较好的判别参量，从而将非降水回波中的晴空回波保留，而其他回波如超折射回波去除掉。
与方法2相比，本文所用方法对几个参数做了改进。
改进的回波顶高Echo Top。
Echo Top不是大于5 dBz的回波点及周围8个点上空出现回波的最大高度，而是采用垂直方向上进行插值得到的5 d Bz的回波所在高度［19］。
改进的回波强度垂直梯度VertGrad。
改进的Vert Grad为底层两仰角回波强度差与高度差比值。
因为高层仰角上回波点比较分散，有很多距离库上存在缺失，而下层仰角回波并不能准确代表当前点的回波顶高。
采用垂直方向上上下几层回波进行插值得到的回波顶高可以使结果更准确，从而可以更精确识别各类回波。
经过观察不同回波对应的参量概率分布，选取能够较好识别出晴空回波的参量，主要有以下几种:回波局地均值，经改进的回波顶高Echo Top，改进的回波强度垂直梯度VertGrad，回波强度结构（Td－Bz），回波强度纹理特征（Texture），变化率SPINChange。
参数计算方法如下:上面4个公式中，i和j分别为当前回波库在方位和距离方向上的序号；Z t、Z h、Z l分别为回波阈值（5 d Bz）、高仰角回波值、低仰角回波强度值，单位均为dBz；H h、H l分别为高仰角回波点高度、低仰角回波点高度；N gates和N rays表示以给定库为中心的方位和距离的库的个数。
N＝N gates N rays表示参与计算的方位和距离库的总个数。
N gates和N rays经多次对比，选取7比较合适。
VertGrad的单位是d Bz/km。